IOT技術:IOT Technology 揺らぐタンパク質と老いる私-ミスフォールディング時代のデータサイエンス
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるシミュレーション技術と機械学習技術の融合、タンパク質の機能解析(ミスフォールディング等)へのシミュレーションと機械学習(PCA、RMA、正準相関分析、独立成分分析、ベイズ推定、隠れマルコフモデル)の適用
線形代数:Linear Algebra
IOT技術:IOT Technology IOT技術:IOT Technology 天気予報とデータサイエンス
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスク活用の為のシミュレーションとデータサイエンス融合の為の天気予報とデータ同化について
Stream Data Processing 保護中: シミュレーション、データ同化、そしてエミュレーション
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクでのシミュレーションを用いた外挿(演繹)推定と機械学習を用いた内挿(帰納)推定の融合(シミュレーションの同化とDNN等を用いたエミュレーション)
アルゴリズム:Algorithms 暗号化とセキュリティ技術およびデータ圧縮技術
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される暗号化とセキュリティ技術およびデータ圧縮技術について
Stream Data Processing 保護中: 時系列データ解析(1) – 状態空間モデル
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される時系列データ解析を行うための各種状態空間モデル(線形・ガウス型状態空間モデル、ARモデル、自己回帰・移動平均(ARMA)モデル、成分分解モデル、時変係数モデル)の概要について
微分積分:Calculus 機械学習プロフェッショナルシリーズ「機械学習のための連続最適化」読書メモ
サマリー
機械学習における連続最適化とは、ニューラルネットワークの重みやバイアスの最適化、回帰分析のパラメータ推定、SVMのパラメータ推定等の変数が実数値をとる最適化問題を解く手法となる。連続最適化の代表的な手法には、勾配降...
オンライン学習 保護中: オンライン学習の基礎 確率的勾配降下法 -パーセプトロン、SVM、ロジスティック回帰への適用
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに活用されるパーセプトロン、SVM、ロジスティック回帰へのオンライン学習適用
微分積分:Calculus 機械学習プロフェッショナルシリーズ トピックモデル 読書メモ
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される文のトピックを抽出する確率生成モデルを使ったトピックモデル
微分積分:Calculus これならわかる深層学習入門 (機械学習スタートアップシリーズ)読書メモ
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクのための深層学習の機械学習、勾配降下法、正則化、誤差逆伝播、自己符号化器、畳み込みニューラルネット、再帰型ニューラルネット、ボルツマンマシン、強化学習等の概要
python 最適化問題入門 錐最適化・整数最適化・ネットワークモデルの組合せによる Pythonによる問題解決シリーズ
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるpythonを用いた機械学習における最適化技術の概要